Forecast Accuracy, la fórmula para convertir la previsión logística en beneficios económicos

¿Te inquieta la volatilidad de la demanda? ¿Te desvelan los costes y la exigencia del servicio? Es por ello por lo que necesitas anticiparte con precisión. Porque una previsión poco fiable se traduce en roturas de stock, sobreabastecimiento, ineficiencias en la preparación de pedidos y un uso inadecuado de los recursos logísticos. Por el contrario, un alto nivel de precisión en las previsiones permite alinear la planificación con la realidad del mercado y convertir los datos en decisiones operativas acertadas. La precisión en la previsión te permitiría alcanzar la eficiencia operativa de tus almacenes y cadena de suministro.

En este artículo te damos las claves para prever la demanda minimizando las desviaciones, con el objetivo de tomar decisiones enfocadas a maximizar los beneficios, reducir los costes y ofrecer un servicio que satisfaga a tus clientes.

Qué es el Forecast Accuracy

El Forecast Accuracy (en español, la exactitud de la previsión) mide el grado de acierto entre la demanda prevista y la demanda real en un periodo determinado. Su objetivo es cuantificar hasta qué punto una previsión es fiable y, por tanto, útil para la toma de decisiones logísticas y empresariales.

En la gestión de almacenes, este indicador es especialmente relevante porque impacta directamente en procesos como:

• Planificación de inventarios
• Dimensionamiento de recursos (personal, equipos, automatización)
• Organización de ubicaciones y rotación de productos
• Coordinación con proveedores y transporte

Un Forecast Accuracy elevado reduce la incertidumbre y permite que sistemas como el SGA trabajen con parámetros realistas, optimizando tanto costes como niveles de servicio.

Cómo se calcula el Forecast Accuracy

El cálculo del Forecast Accuracy parte siempre de la comparación de dos magnitudes, uno, la demanda prevista, y dos, la demanda real actual.

A partir de esta comparación se obtiene el error de previsión, que posteriormente se expresa mediante distintas métricas. No existe una única forma “correcta” de calcular el Forecast Accuracy; la elección depende del tipo de negocio, del comportamiento de la demanda y del uso que se quiera hacer del indicador.

Lo verdaderamente importante no es solo calcularlo, sino hacerlo de forma consistente en el tiempo y con el nivel de detalle adecuado (por artículo, familia, cliente o canal).

Las diferentes métricas para valorar el Forecast Accuracy

Existen varias métricas ampliamente utilizadas para medir la precisión de la previsión. Las más relevantes en entornos logísticos son las siguientes:

MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

El MAPE expresa el error medio absoluto en términos porcentuales. Es una de las métricas más utilizadas por su facilidad de interpretación.

• Ventaja: comprensible y comparable entre productos.
• Limitación: puede distorsionarse cuando la demanda real es muy baja o cercana a cero.

MAD (Mean Absolute Deviation)

Mide la desviación media absoluta entre la previsión y la demanda real en unidades físicas.

• Ventaja: muy útil para la planificación operativa en almacén.
• Limitación: no permite comparaciones directas entre productos con volúmenes muy distintos.

RMSE (Root Mean Squared Error)

Penaliza de forma más severa los errores grandes, al elevarlos al cuadrado antes de promediarlos.

• Ventaja: destaca desviaciones críticas que pueden afectar gravemente al servicio.
• Limitación: menos intuitiva para perfiles no analíticos.

Bias o sesgo de previsión

No mide la magnitud del error, sino su dirección. Indica si sistemáticamente se está sobreestimando o infraestimando la demanda.

• Ventaja: clave para detectar problemas estructurales en el modelo de previsión.
• Limitación: debe analizarse siempre junto a otras métricas.

Fórmulas matemáticas y ejemplos prácticos para la valoración del Forecast Accuracy en un entorno intralogístico

Escenario base para los ejemplos

Supongamos un único artículo en un almacén durante 4 semanas:

Semana 1: Previsión 100 / Real 110
Semana 2: Previsión 120 / Real 100
Semana 3: Previsión 90 / Real 95
Semana 4: Previsión 110 / Real 105

MAPE – Mean Absolute Percentage Error

Fórmula:

MAPE = (1/n) × Σ |(Demanda real − Demanda prevista) / Demanda real| × 100

Resultado del ejemplo:

MAPE = 9,78%

Cálculo paso a paso:

Semana 1: [(110 − 100) / 110] x 100 = 9,09%

Semana 2: [(100 – 120) / 100] x 100 = 20%

Semana 3: [(95 – 90) / 95] x 100 = 5,26%

Semana 4: [(105 – 110) / 105] x 100 = 4,76%

MAPE = (9,09 + 20 + 5,26 + 4,76) / 4 = 9,78%

Interpretación:

En el ejemplo, el error medio porcentual de la previsión es del 9,78 %. Cuanto menor es el MAPE, mayor es la precisión.

Cuando usarlo

• Para comparar precisión entre productos
• Para comunicar en informes ejecutivos
• No es útil para productos con demanda muy baja o intermitente

MAD – Mean Absolute Deviation

Fórmula:

MAD = (1/n) × Σ |Demanda real − Demanda prevista|

Resultado del ejemplo:

MAD = 10 unidades

Cálculo paso a paso:

Semana 1: 110 − 100 = 10

Semana 2: 100 – 120 = 20

Semana 3: 95 – 90 = 5

Semana 4: 105 – 110  = 5

MAD = (10 + 20 + 5 + 5) / 4 = 10

Interpretación:

En el ejemplo, la previsión se desvía, de media, en 10 unidades por periodo. Es muy útil para ajustar ubicaciones y picking, dimensionar stock de seguridad, y planificar capacidad operativa.

Cuando usarlo

• Gestión diaria del almacén
• Ajuste de inventarios
• No es útil si se comparan productos con volúmenes muy distintos

RMSE – Root Mean Squared Error

Fórmula:

RMSE = √[(1/n) × Σ (Demanda real − Demanda prevista)²]

Resultado del ejemplo:

RMSE ≈ 11,73

Cálculo paso a paso:

• Semana 1: 110 − 100 = 10
  • Error = 10
  • 10 x 10 = 100
• Semana 2: 100 – 120 = 20
  • Error = 20
  • 20 x 20 = 400
• Semana 3: 95 – 90 = 5
  • Error = 5
  • 5 x 5 = 25
• Semana 4: 105 – 110 = 5
  • Error = 5
  • 5 x 5 = 25

RMSE = √ [(100 + 400 + 25 + 25) / 4] ≈ 11,73

Interpretación:

Penaliza especialmente los errores grandes, siendo útil en entornos donde un fallo tiene alto impacto.

Cuando usarlo

• Entornos con alto coste de error
• Evaluación de modelos predictivos
• No es aconsejable para comunicación a perfiles no técnicos

Bias – Sesgo de previsión

Fórmula:

Bias = (1/n) × Σ (Demanda prevista − Demanda real)

Resultado del ejemplo:

Bias = −2,5 unidades

Cálculo paso a paso:

Semana 1: 110 − 100 = 10

Semana 2: 100 – 120 = –20

Semana 3: 95 – 90 = 5

Semana 4: 105 – 110  = –5

BIAS = (10 – 20 + 5 – 5) / 4 = –2,5

Interpretación:

• Bias positivo → tendencia a sobreabastecerse
• Bias negativo → tendencia a las roturas de stock
• En el ejemplo existe una ligera infraestimación media de −2,5 unidades

El Bias no mide precisión, mide tendencia, y debe analizarse siempre junto a otra métrica.

Cuando usarlo

• Solo para revelar tendencias
• Siempre como apoyo a otras métricas no como indicador único

Del dato a la eficiencia logística

El mayor error en la gestión del Forecast Accuracy no es utilizar una métrica inadecuada, sino no integrar este indicador en la operativa diaria. La precisión de la previsión debe alimentar directamente los sistemas de gestión de almacenes, ajustando stocks, flujos y recursos para adaptarse de forma ágil a un mercado volátil.

En este sentido, soluciones avanzadas como las Effylog-Xtended integradas en el sistema de gestión permiten convertir previsiones fiables en acciones concretas dentro del almacén, cerrando el círculo entre planificación y ejecución.

La previsión deja de ser un ejercicio teórico y se convierte en resultados logísticos tangibles, cuando se mide el Forecast Accuracy con rigor, se analiza de forma continua en el tiempo y, sobre todo, se utiliza como palanca real de mejora operativa.